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基于多传感器信息融合的低成本车载组合导航的研究的任务书
任务书：基于多传感器信息融合的低成本车载组合导航的研究
一、研究背景与意义
随着汽车行业的发展，车载导航系统越来越成为人们出行时不可或缺的重要装备。现有的车载导航系统普遍采用GPS技术进行定位，但在高楼、山区、城市峡谷等信号覆盖较弱的区域，GPS信号容易受到干扰，导致定位精度下降，难以满足实时导航的需求。因此，为了解决这一问题，需要寻求其他辅助定位技术。
随着传感器技术的不断发展，车辆上可以安装多种传感器，如惯性导航系统、车载摄像头、激光雷达等，这些传感器在车辆行驶过程中能够为定位提供多样化的辅助信息，通过将多种传感器的信息进行融合，可以提高导航精度和鲁棒性，保证车辆安全驾驶。
此外，由于成本的限制，目前市面上较为普遍的车载导航系统价格都比较昂贵，因此，如何在保证定位准确度的同时，降低导航系统成本，也是一个亟待解决的问题。
因此，本研究旨在探究基于多传感器信息融合的低成本车载组合导航技术，旨在提高车辆导航的精度和鲁棒性，降低导航成本，为普及车载导航系统提供技术支持。
二、研究目标
本研究的主要目标是：
1、针对车载导航中存在的GPS信号干扰问题，研究多传感器信息融合技术，开发一种集成GPS、惯性导航系统、车载摄像头、激光雷达等传感器的组合导航系统。
2、利用惯性导航系统等传感器的惯性信息和GPS等传感器的位置信息，建立多传感器信息的状态量转换模型，实现信息的有效融合，提高定位准确性。
3、结合行驶环境条件和路线特征，优化多传感器信息融合算法，提高导航精度和鲁棒性，保证导航与实际路况一致。
4、根据实验结果，对多传感器信息融合技术的优劣进行评估，总结出适合低成本车载组合导航的技术方案。
三、研究内容
本研究的主要研究内容包括以下几个方面：
1、多传感器组合导航系统的搭建
根据本研究的目标，需要利用GPS、惯性导航系统、车载摄像头、激光雷达等多种传感器，并将各个传感器的信息进行对接和整合，构建多传感器组合导航系统。
2、多传感器信息融合算法的研究
基于传感器信息的特性，建立多传感器信息的状态量转换模型，并利用信息融合算法将各个传感器采集的信息进行有效融合，提高定位精度和鲁棒性。
3、行驶环境与路线特征的优化研究
针对车辆行驶环境条件和路线特征的差异，研究优化多传感器信息融合算法，并进行不同场景下的实验测试，以提高导航精度和鲁棒性。
4、多传感器信息融合技术的评估研究
对研究所得多传感器信息融合技术的优劣进行评估研究，总结出适合低成本车载组合导航的技术方案。
四、研究方法和进度安排
本研究采用理论研究和实验研究相结合的方法，具体进度安排如下：
第一年：
1、收集多传感器信息融合技术的文献资料，了解目前多传感器融合技术在车载组合导航中的应用现状和存在的问题。
2、搭建多传感器组合导航系统，并进行单一传感器的试验研究。
3、利用惯性导航系统和GPS等传感器的数据，建立多传感器信息的状态量转换模型，并探究多传感器信息的融合算法。
第二年：
1、针对车辆行驶环境条件和路线特征的差异，优化多传感器信息融合算法，并进行不同场景下的实验测试。
2、按照优化后的多传感器信息融合算法，完成多种路况下的导航实验。
第三年：
1、对实验数据进行分析，修正和优化多传感器信息融合算法。
2、对研究所得多传感器信息融合技术的优劣进行评估，并总结出适合低成本车载组合导航的技术方案。
五、预期成果
1、研究出基于多传感器信息融合的低成本车载组合导航技术，提高车辆导航的精度和鲁棒性，降低导航成本。
2、针对不同场景下的行驶环境和路线特征，实现多传感器信息融合算法的优化，提升导航精度和鲁棒性。
3、为车载导航系统的普及提供技术支持，提升汽车行业的科技创新能力。